Luận án Nghiên cứu các giải pháp giảm méo phi tuyến của lNA trong máy thu vô tuyến số đa kênh

Cấu trúc máy thu vô tuyến
Có ba cấu trúc phổ biến được sử dụng trong thiết kế máy thu tín hiệu vô
tuyến là cấu trúc siêu ngoại sai máy thu lấy mẫu trực tiếp và máy thu đổi tần
trực tiếp [5, 51–55]. Trong đó, cấu trúc máy thu siêu ngoại sai được sử dụng
nhiều trong hầu hết các loại máy thu truyền thống. Tuy nhiên, sự phát triển
trong công nghệ gần đây cho phép chế tạo các ADC và các chip xử lý tốc độ
cao thì máy thu lấy mẫu trực tiếp và máy thu đổi tần trực tiếp được sử dụng
trong nhiều thiết kế mới. Thiết kế này làm cho cấu trúc máy thu tuy đơn giản
nhưng có nhiều tính năng mới và linh hoạt do tín hiệu được xử lý cơ bản trong
miền số.
Máy thu siêu ngoại sai
Cấu trúc máy thu siêu ngoại sai được thể hiện trong Hình 1.1. Trong cấu
trúc này, tín hiệu tần số vô tuyến (RF) sau ăng–ten được trộn tần để chuyển đổi
thành tần số trung tần cố định, lọc và khuếch đại trước khi chuyển xuống âm
tần. Tùy theo yêu cầu xử lý đối với tín hiệu như chống nhiễu ảnh mà máy thu
có thể trộn tần nhiều lần, trộn tần lên hay trộn tần xuống. ADC nếu có sử dụng
sẽ được thực hiện tại tần số thấp và chip xử lý số tín hiệu sẽ giải điều chế cho
tín hiệu [5, 53, 55]. Nhờ sử dụng tuyến trung tần mà các yêu cầu được giảm
nhẹ cho phần xử lý tín hiệu và các ADC. Một số chỉ tiêu quan trọng của máy
thu như độ nhạy, độ chọn lọc dễ dàng được giải quyết khi thiết kế bởi sự có mặt
của tuyến trung tần. Mặc dù vậy, cấu trúc này tồn tại một số vấn đề như có
nhiễu ảnh, nhiễu trung tần. Cấu trúc này thường chỉ làm các máy thu đơn kênh
[5, 53, 55].
Máy thu đổi tần trực tiếp và máy thu lấy mẫu trực tiếp đang là lựa chọn
ưu tiên cho các máy thu thế hệ mới bởi cấu trúc này cho phép tránh được nhiễu
ảnh, nhiễu trung tần và thuận tiện cho việc thiết kế các máy thu băng rộng đa
kênh. 
pdf 159 trang phubao 26/12/2022 4661
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Luận án Nghiên cứu các giải pháp giảm méo phi tuyến của lNA trong máy thu vô tuyến số đa kênh", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên.

File đính kèm:

  • pdfluan_an_nghien_cuu_cac_giai_phap_giam_meo_phi_tuyen_cua_lna.pdf
  • pdfCV va QD cua NCS Vu Ngoc Anh.pdf
  • pdfTom tat LA_Vu Ngoc Anh.pdf
  • pdfTrang thong tin LA_Vu Ngoc Anh.pdf

Nội dung text: Luận án Nghiên cứu các giải pháp giảm méo phi tuyến của lNA trong máy thu vô tuyến số đa kênh

  1. 4.2.2 Kiểm tra giải pháp giảm méo bằng bảng tra Nghiên cứu được thực hiện kiểm tra trên mô hình phần cứng với kết nối được thể hiện trong Hình 4.15. ATT LPF DAC5672 XC7A100T LNA ADS4249 ZFL-500LN+. Hình 4.15: Sơ đồ thực hiện xử lý méo LNA dùng bảng tra. Cấu hình phần cứng mô phỏng: Để đảm bảo chất lượng của tín hiệu và hạn chế sai số lượng tử do quá trình chuyển đổi, nghiên cứu đã sử dụng DAC DAC5672 [97] với độ phân giải 14 bit và tốc độ lấy mẫu 200 Msps cho đầu ra tín hiệu huấn luyện. Với ADC và DAC có độ phân giải cao (SFDR > 85 dBc) thì các tác động không lý tưởng của chúng được coi là nhỏ so với LNA. Tốc độ lấy mẫu ADC là 200 Msps nên dải tần trong việc triển khai này được giới hạn ở HF và phần thấp của dải VHF. Đồng thời, đầu ra của DAC có sử dụng bộ lọc thông thấp có 7 bậc và tần số cắt 6 MHz để loại bỏ các thành phần tín hiệu không mong muốn. Để xây dựng bảng tra, nghiên cứu đã sử dụng mô đun khuếch đại ZFL–500LN+. Với mức tín hiệu cao hơn -14 dBm thì LNA làm việc gần vùng bão hòa, dẫn đến ảnh hưởng của méo là nghiêm trọng và làm cho độ chính xác của mạch ước lượng công suất có thể bị sai khác. Do đó đối 97
  2. Hình 4.16: Phổ công suất tín hiệu huấn luyện sau khuếch đại đo trên máy phân tích N9320B. 99
  3. suất bốn kênh RF tại đầu ra ZFL–500LN+ khi tín hiệu đưa vào có mức năng lượng khác nhau được thể hiện trong Hình 4.17. (a) (b) 101
  4. Kết quả cho thấy, các thành phần méo bao gồm cả hài và xuyên điều chế sinh ra ở nhiều vị trí trong dải làm việc của LNA là kết quả do phi tuyến của ZFL–500LN+. Với thiết lập cụ thể này, kênh Ch4 bị ảnh hưởng nghiêm trọng nhất bởi méo. Cụ thể, kênh Ch4 ngoài bị xuyên điều chế còn có các thành phần hài bậc hai của kênh Ch1 và xuyên điều chế của kênh Ch2 với kênh Ch3. Mức năng lượng của các méo tăng khi công suất tín hiệu RF đưa vào ZFL–500LN+ tăng. Các mẫu tín hiệu bị méo này sẽ được lưu và truyền đến máy tính để xử lý. Các kết quả đo chi tiết được trình bày như sau: Để kiểm tra sự phi tuyến của khuếch đại, các tín hiệu bốn kênh RF sau ZFL–500LN+ được phân tích bằng máy phân tích tín hiệu băng rộng Aeroflex CS9000 với các mức đầu vào thay đổi. Ở đây nghiên cứu đo đạc kênh Ch4 để đánh giá chất lượng trước và sau khi xử lý. Kết quả sau khi nghịch đảo méo được thể hiện bằng cách đánh giá phổ tín hiệu bị méo và tín hiệu sau xử lý như trong Hình 4.18. Sau khi xử lý, các thành phần hài và xuyên điều chế đều giảm gần với nền tạp. Chòm sao của tín hiệu trước khi sửa của kênh Ch4 với dạng điều chế QPSK được trình bày với hai mức công suất đại diện: -35 dBm (nhỏ nhất) và - 17 dBm (lớn nhất). Hình 4.19 cho thấy độ mở của mắt nhỏ hơn 25% so với biên độ của tín hiệu và các điểm của chòm sao tín hiệu bị mở rộng. Khi mức tín hiệu đầu vào chỉ ở mức -35 dBm, có thể quan sát thấy các méo đã ảnh hưởng đến kênh Ch4. Mặc dù các điểm chòm sao được mở rộng nhưng sự phân biệt giữa các ký tự vẫn khá rõ ràng. Đặc biệt, khi mức công suất RF đầu vào là -17 dBm thì điểm chòm sao tín hiệu mở rộng sang miền quyết định của ký tự khác và giản đồ mắt cũng không được rõ ràng. Tương tự, thể hiện trong Hình 4.20 với tín hiệu 16–QAM, giản đồ mắt cho thấy biên độ nhiễu rất lớn và các điểm chòm sao được mở rất rộng. Đối với cả hai mức năng lượng -35 dBm và -17 dBm thì tác động của méo đối với 16–QAM rõ ràng và nghiêm trọng hơn so với điều 103
  5. Power Spectrum -30 Before Mitigation Ch1 Ch2 Ch3 -40 After Mitigation -50 Ch4 -60 -70 -80 -90 RelativeAmplitude (dBm) -100 0.5 1 1.5 2 2.5 3 7 Frequency (MHz) x 10 (c) Power Spectrum -30 Ch1 Ch2 Ch3 Before Mitigation -40 After Mitigation -50 -60 Ch4 -70 -80 -90 RelativeAmplitude (dBm) -100 0.5 1 1.5 2 2.5 3 7 Frequency (MHz) x 10 (d) Hình 4.18: Phổ tín hiệu RF trước và sau khi xử lý méo (mức vào -35 dBm (a), -29 dBm (b), -23 dBm (c) và -17 dBm (d)). 105
  6. (a) (b) Hình 4.20: Kênh Ch4 trước và sau khi xử lý méo đo trên máy CS9000 (điều chế 16–QAM, tổng mức vào khuếch đại -17(a) và dBm -35(b) dBm). 107
  7. độ cải thiện này thấp hơn một chút so với kết quả mô phỏng. Sự khác biệt này về cơ bản là do một số lý tưởng hóa trong mô hình hệ thống. Phần thực nghiệm, mô hình LNA được đơn giản hóa với việc chỉ xem xét đến các thành phần bậc ba. Ngoài ra, các yếu tố như độ chính xác của DAC, độ phi tuyến của ADC, xác định mức tín hiệu, sai số clock, chất lượng nguồn, đều có thể ảnh hưởng đến độ chính xác của mô hình thực nghiệm. Do đó, khi tính đến những điểm này thì kết quả thực nghiệm của không tốt bằng kết quả mô phỏng. Tuy nhiên, ở Bảng 4.3 và Bảng 4.4 cho thấy kết quả thực nghiệm vẫn khẳng định tính hiệu quả của giải pháp đề xuất. Với các mức độ méo và kiểu điều chế khác nhau, cả kết quả mô phỏng và thí nghiệm đều cho thấy sự cải thiện của kênh cần thu sau khi xử lý. 4.3 Kết luận chương 4 Chương 4 đã trình bày giải pháp xử lý méo LNA trong máy thu lấy mẫu trực tiếp dựa vào cách tra bảng lấy tham số cho mô hình phi tuyến. Giải pháp được thực hiện với yêu cầu ổn định về tham số theo tần số của LNA. Với đề xuất này, méo gồm cả hài và xuyên điều chế đều được xử lý trong suốt quá trình thu. Méo được xử lý mà không cần biết thông tin của các kênh gây méo hay các kênh cần thu. Hiệu quả của giải pháp được kiểm tra với bốn kênh sóng mang điều chế QPSK và 16–QAM. Kết quả mô phỏng cho thấy phổ của thành phần méo giảm đáng kể như với trước khi xử lý, ở đây SNDR của các kênh bị méo cải thiện phụ thuộc vào độ phân giải LUT. Ngoài ra, các phép toán xử lý đơn giản được sử dụng phù hợp với thực tế khi xử lý méo ngay tại miền RF. Đối với giải pháp đã đề xuất, sự dung hòa các yếu tố được thực hiện dựa trên một số lựa chọn tham số: – Kích thước khoảng chia miền phi tuyến. 109
  8. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU Luận án đã trình bày ba giải pháp xử lý méo phi tuyến của LNA trong máy thu đa kênh. Các giải pháp đều được phân tích, đánh giá, mô phỏng bằng phần mềm Matlab và kiểm tra với tín hiệu thực. Nội dung sau đây trình bày tóm tắt đóng góp của Luận án, cũng như một số đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo. A. Một số kết quả đạt được của Luận án 1. Đề xuất giải pháp giảm méo sử dụng thuật toán LMS có bước điều chỉnh thay đổi. Giải pháp đề xuất có ưu điểm là cho thời gian hội tụ nhanh hơn so với giải pháp dùng bước điều chỉnh cố định. Tại đây, méo được xử lý tại RF đồng thời nhiều kênh cho cả thành phần hài và xuyên điều chế. Để đánh giá được đầy đủ, giải pháp đưa ra có xem xét đến cả sai số lượng tử của ADC kênh tham chiếu. Đồng thời mô phỏng được thực hiện để đánh giá hiệu quả qua phổ biên độ tỷ lệ lỗi bit của kênh cần thu trước và sau khi xử. Ngoài ra, nghiên cứu cũng thực hiện xử lý méo cho bốn kênh tín hiệu thực sau khuếch đại LNA. Kết quả được thể hiện qua phổ biên độ, SNDR và EVM của kênh bị ảnh hưởng lớn nhất do méo. 2. Đề xuất giải pháp giảm méo dùng kỹ thuật lấy mẫu dưới cho kênh thu tham chiếu để sửa méo phi tuyến của LNA. Ưu điểm của đề xuất đưa ra là chỉ cần dùng ADC tốc độ thấp cho kênh thu tham chiếu và bỏ qua một số khối xử lý tín hiệu. Để đánh giá hiệu quả, mô phỏng được thực hiện cho bốn kênh điều chế số đưa vào máy thu đổi tần trực tiếp. Kết quả xử lý được phân tích và đánh giá qua phổ biên độ, SNDR và EVM trước và sau khi xử lý thực hiện cho bốn kênh hiệu điều chế 16–QAM. 111
  9. 1. Thực hiện triển khai kiểm tra đánh giá các giải pháp đối với một số loại LNA khác. Hoàn thiện hơn giải pháp để phù hợp với những tình huống thu tín hiệu thực tế. 2. Sử dụng các mô hình phi tuyến bậc có nhớ bậc cao hơn để xử lý cho tín hiệu bị méo nghiêm trọng hơn bởi phi tuyến của LNA. 3. Thực thi giải pháp trên các bo mạch xử lý số tín hiệu của máy thu như FPGA, ASIC cho các tín hiệu tần số cao hơn và sát thực tiễn. 4. Tìm thuật toán lựa chọn bước điều chỉnh tốt hơn cho VLMS để xử lý méo. 113
  10. C3. N. Vu, H. Le, T. Tran and Q. Trinh, "Novel Distortion Compensation Scheme for Multichannel Direct RF Digitization Receiver," 2019 19th International Symposium on Communications and Information Technologies (ISCIT), 2019, pp. 156-161, doi: 10.1109/ISCIT.2019.8905213. C4. Vu NA., Tran THT., Trinh QK., Le HN. (2020) LNA Nonlinear Distortion Impacts in Multichannel Direct RF Digitization Receivers and Linearization Techniques. In: Solanki V., Hoang M., Lu Z., Pattnaik P. (eds) Intelligent Computing in Engineering. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1125. Springer, Singapore. C5. N. Vu, H. Le, T. Tran, V. Hoang and Q. Trinh, "Adaptive Distortion Inversion Technique for LNA's Nonlinearity Compensation in Direct RF Digitization Receivers," 2019 International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC), 2019, pp. 117-122, doi: 10.1109/ATC.2019.8924528. * Đơn sáng chế P1. Đơn sáng chế: Máy thu đa kênh băng rộng số hóa lấy mẫu trực tiếp DRX (Direct RF sampling Receiver) có thẻ giảm méo do phi tuyến của bộ khuếch đại tạp âm thấp dùng giải pháp huấn luyện và tra bảng LUT (Look Up Table) Số đơn: 1-2021-01993, Ngày nộp đơn: 13/4/2021 Vai trò: Đồng tác giả. 115
  11. [8] Y. -Y. Wu, J. Jin and K. El-Sankary, "A linearized wideband low noise amplifier in 65nm CMOS for multi-standard RF communication applications," 2017 3rd IEEE International Conference on Computer and Communications (ICCC), 2017, pp. 812-815, doi: 10.1109/CompComm.2017.8322656. [9] D. P. Nguyen, N. L. K. Nguyen, A. N. Stameroff and A. -V. Pham, "A Highly Linear InP Distributed Amplifier Using Ultra-wideband Intermodulation Feedforward Linearization," 2018 IEEE/MTT-S International Microwave Symposium - IMS, 2018, pp. 1356-1359, doi: 10.1109/MWSYM.2018.8439328. [10] L. Ding et. al., “Effects of Even–Order Nonlinear Terms on Power Amplifier Modeling and Predistortion Linearization,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol. 53, Issue 1, pp. 156–162, Jan. 2004. [11] Gharaibeh, Khaled M, Nonlinear distortion in wireless systems: modeling and simulation with MATLAB, John Wiley & Sons Ltd, 2012. [12] S. Wang, W. Cao, C. Fager and T. Eriksson, "Infinite Impulse Response Structure for Amplifier Modeling and Linearization," in IEEE Microwave and Wireless Components Letters, vol. 31, no. 8, pp. 961-964, Aug. 2021, doi: 10.1109/LMWC.2021.3088255. [13] F. Abbasnezhad, M. Tayarani, A. Abrishamifar and V. Nayyeri, "A Simple and Adjustable Technique for Effective Linearization of Power Amplifiers Using Harmonic Injection," in IEEE Access, vol. 9, pp. 37287-37296, 2021, doi: 10.1109/ACCESS.2021.3063286. [14] Z. Liu, C. C. Boon, X. Yu, C. Li, K. Yang and Y. Liang, "A 0.061-mm² 1–11-GHz Noise-Canceling Low-Noise Amplifier Employing Active Feedforward With Simultaneous Current and Noise Reduction," in IEEE 117
  12. [21] Y. Ma and Y. Yamao, “Blind nonlinear compensation technique for RF receiver front–end,” in Proc. Eur. Microw. Integr. Circuits Conf. (EuMIC), Oct. 2013, pp. 556–559. [22] L. Peng and H. Ma, "Design and Implementation of Software-Defined Radio Receiver Based on Blind Nonlinear System Identification and Compensation," in IEEE Transactions on Circuits and Systems I: Regular Papers, vol. 58, no. 11, pp. 2776-2789, Nov. 2011, doi: 10.1109/TCSI.2011.2151050. [23] Raphaël Vansebrouck, Chadi Jabbour, Olivier Jamin, and Patricia Desgreys, “Fully–Digital Blind Compensation of Non–Linear Distortions in Wideband Receivers” IEEE Transactions On Circuits And Systems–I: Regular Papers, vol. 64, no. 8, pp. 2112–2123, August 2017. [24] A. S. H. Ghadam, M. Valkama, and M. Renfors, “Adaptive compensation of nonlinear distortion in multicarrier direct–conversion receivers,” in Proc. IEEE Radio ireless Conf., pp. 35–38, Sep. 2004. [25] M. Allén, J. Marttila, M. Valkama, S. Mäkinen, M. Konsunen, and J. Ryynänen, “Digital linearization of direct–conversion spectrum sensing receiver,” in Proc. 1st IEEE Global Conf. Signal Inf. Process., Austin, TX, USA, Dec. 2013, pp. 1158–1161. [26] A. Kiayani, M. Abdelaziz, L. Anttila, V. Lehtinen, and M. Valkama, “Digital mitigation of transmitter–induced receiver desensitization in carrier aggregation FDD transceivers,” IEEE Trans. Micro. Theory Techn., vol. 63, no. 11, pp. 3608–3623, Nov. 2015. [27] R. Vansebrouck, O. Jamin, P. Desgreys, and V.–T. Nguyen, “Digital distortion compensation for wideband direct digitization RF receiver,” in 119
  13. Oriented Wireless Netw. Communn., Oulu, Finland, Jun. 2014, pp. 520– 525. [35] V. J. Mathews and Z. Xie, “A stochastic gradient adaptive filter with gradient adaptive step size,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 41, no. 6, pp. 2075–2087, Jun. 1993. [36] Purnachandar Poshala, “Why Oversample when Undersampling can do the Job?”, Texas Instruments Incorporated, July 2013. [Online]. Available: _url=https%253A%252F%252Fwww.google.com%252F [37] Rodger H. Hosking, Pentek, “How to use undersampling”, Dec. 2006. [Online]. Available: [38] K. J. Muhonen, M. Kavehrad and R. Krishnamoorthy, "Look–up table techniques for adaptive digital predistortion: a development and comparison," in IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 49, no. 5, pp. 1995–2002, Sept. 2000. [39] Q. A. Pham, D. Lopez-Bueno, T. Wang, G. Montoro and P. L. Gilabert, "Multi-dimensional LUT-based digital predistorter for concurrent dual- band envelope tracking power amplifier linearization," 2018 IEEE Topical Conference on RF/Microwave Power Amplifiers for Radio and Wireless Applications (PAWR), 2018, pp. 47-50, doi: 10.1109/PAWR.2018.8310064. [40] J. Ren, "Digital Predistorter for Short-Wave Power Amplifier With Improving Index Accuracy of Lookup Table Based on FPGA," in IEEE 121
  14. [47] Nguyễn Thành (2019), Nonlinear distortions and countermeasures for performance improvements in contemporary radio communication systems, Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật, Học viện Kỹ thuật Quân sự [48] Navid Lashkarian, Chris Dick, “Fpga Implementation of Digital Predistortion Linearizers for Wideband Power Amplifiers”, SDR 04 Technical Conference and Product Exposition, Copyright © 2004 SDR Forum [49] J.K Cavers, “Amplifier linearization using a digital predistorter with fast adaptation and low memory requirements,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol. 39, Issue 4 , pp. 374–382, Nov. 1990. [50] J. Kim and K. Konstantinou "Digital predistortion of wideband signals based on power amplifier model with memory" Electron. Lett. vol. 37 no. 23 pp. 1417–1418 Nov. 2001. [51] J. Mitola, “The software radio architecture,” IEEE Commun. Mag., vol. 33, no. 5, pp. 26–38, may 1995. [52] B. Razavi, “Design considerations for direct–conversion receivers,” IEEE Trans. Circuits Syst. II, Analog Digit. Signal Process., vol. 44, no. 6, pp. 428–435, Jun. 1997. [53] Rakesh Soni and Eric Newman, “Direct conversion receiver designs enable multi–standard/multi–band operation,” Analog Devices, Inc. Feb. 2019. [Online]. Available: [54] Andersson, S. (2006). Multiband LNA design and RF–sampling front– ends for flexible wireless receivers. Phd thesis, Linköping University. 123
  15. nonlinear distortion in wideband multicarrier radio receivers,” IEEE Trans. Microw. Theory Techn., vol. 54, no. 6, pp. 2356–2366, Jun. 2006. [63] Seok–Bae Park, Mohammed Ismail, “DC offsets in direct conversion multistandard wireless receivers: Modeling and cancellation,” Analog Integr Circ Sig Process (2006), Vol.49, pp. 123–130, Sep. 2006 [64] Atsumi Niwa, Shigetaka Takagi, Takahide Sato, & Nobuo Fuji, “Novel DC offset cancellation in direct conversion receivers”. 2008 3rd International Symposium on Communications, Control and Signal Processing. pp. 584–587, March 2008 [65] I. Elahi K. Muhammad and P. T. Balsara "IQ mismatch compensation using adaptive decorrelation in a low–IF receiver in 90–nm CMOS process" IEEE J. Solid–State Circuits vol. 41 no. 2 pp. 395–404 Feb. 2006. [66] ADS4249. [Online]. Available: [67] P. B. Kenington, High–Linearity RF Amplifier Design. Norwood, MA, USA: Artech House, 2000, pp. 74–77. [68] P. Landin, “Digital baseband modeling and correction of radio frequency power amplifiers,” Ph.D. dissertation, School Elect. Eng., KTH, Stockholm, Sweden, 2012. [Online]. Available: org/smash/get/diva2:526062/SPIKBLAD.pdf [69] F. Horlin and A. Bourdoux, Digital Compensation for Analog Front– Ends: A New Approach to Wireless Transceiver Design. Chichester, England: Wiley, 2008. [70] P. B. Kenington, High–Linearity RF Amplifier Design. Norwood, MA: Artech House, 2000 125
  16. [79] A. -R. Amini and S. Boumaiza, "A Time-Domain Multi-Tone Distortion Model for Effective Design of High Power Amplifiers," in IEEE Access, vol. 10, pp. 23152-23166, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3153355. [80] Maachou A, Malti R, Melchior P, Battaglia J L, Oustaloup A and Hay B 2014 Nonlinear thermal system identification using fractional Volterra series. Control Eng. Practice 29: 50–60, doi: 10.1016/j.conengprac.2014.02.023 [81] Schmidt C A, Biagiola S I, Cousseau J E and Figueroa J L 2014 Volterra– type models for nonlinear systems identification. Appl. Math. Modell. 38(9–10): 2414–2421 [82] Zorlu H 2011 Identification of nonlinear systems with soft computing techniques. PhD dissertation, Erciyes University, Graduate School of Natural and Applied Science, Turkey [83] F. M. Ghannouchi and O. Hammi, “Behavioral modeling and predistortion,” IEEE Microw. Mag., vol. 10, no. 7, pp. 52–64, Dec. 2009. [84] A. Zhu J. C. Pedro and T. J. Brazil "Dynamic deviation reduction–based Volterra behavioral modeling of RF power amplifiers" IEEE Trans. Microw. Theory Tech. vol. 54 no. 12 pp. 4323–4332 Dec. 2006. [85] N. Kalouptsidis and P. Khôngukhôngulas, “Blind identification of Volterra–Hammerstein systems,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 53, no. 8, pp. 2777–2787, Aug. 2005. [86] D. R. Morgan, Z. Ma, J. Kim, M. G. Zierdt, and J. Pastalan, “A generalized memory polynomial model for digital predistortion of RF power amplifiers,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 54, no. 10, pp. 3852–3860, Oct. 2006 127
  17. [96] M. Vucic and M. Butorac, "All–digital high–dynamic automatic gain control," 2009 IEEE International Symposium on Circuits and Systems, Taipei, 2009, pp. 1032–1035. [97] DAC5672 dual 14-bit 200-Msps digital-to-analog converter. [Online]. Available: details/DAC5672IPFBR [98] XC7A100T Field Programmable Gate Array (FPGA) IC 300 4976640 101440 676-BGA. [Online]. Available: US/ds181_Artix_7_Data_Sheet [99] BPF-BC300A+ Lumped LC Band Pass Filter, 260 - 340 MHz, 50Ω. [Online]. Available: BC300A%2B [100] 33600A Trueform Waveform Generators. [Online]. Available: archived/5991-3272.pdf [101] C. -h. Chang, L. Xu and M. Onabajo, "A low-power RF receiver front- end chip designed with methods to reduce third-order intermodulation distortion," 2016 IEEE Dallas Circuits and Systems Conference (DCAS), 2016, pp. 1-4, doi: 10.1109/DCAS.2016.7791145. 129
  18. 3. Máy phân tích tín hiệu băng thông rộng CS9000 của Aeroflex Máy phân tích tín hiệu băng thông rộng CS9000 với cho phép ghi lại các mẫu tín hiệu, giải điều chế và phân tích các tham số của tín băng thông rộng một cách nhanh chóng và chính xác Các kênh đầu vào có tích hợp các bộ chuyển đổi xuống RF băng rộng cùng với các ADC dải động cao và bộ nhớ lớn và phần mềm phân tích tín hiệu. CS9000 cho phép hiển thị giản đồ tín hiệu đồng thời trong các miền tần số, thời gian và phân tích điều chế. Phần mềm cho phép đo và phân tích phổ, đo công suất tín hiệu, ACPR, EVM, biểu đồ mắt, tỷ lệ ký hiệu/tần số sóng mang, giải điều chế và phân tích (PSK / QAM, FSK / MSK, OOK và ASK, AM, FM và PM). 4. Máy phân tích phổ N9320B của hãng Keysight 131
  19. Phụ lục 2: Một số hình ảnh đo đạc kiểm tra Cấu hình bo mạch xử lý số tín hiệu sử dụng kiểm tra: - Chip FPGA dòng Artix7 XC7A100T của hãng Xilinx. - ADC ADS4249 14 bit, 250 Msps - DAC DAC5672 14 bit, 275 Msps - Ethernet 100/1000 - Dao động chuẩn TCXO 100MHz 133
  20. Mức năng lượng tín hiệu RF bằng -28 dBm Mức năng lượng tín hiệu RF bằng -25 dBm 135
  21. Mức năng lượng tín hiệu RF bằng -16 dBm Mức năng lượng tín hiệu RF bằng -13 dBm 137
  22. Tín hiệu trước và sau xử lý với mức tín hiệu đưa vào khuếch đại -23 dBm 139
  23. Tín hiệu trước và sau xử lý với mức tín hiệu đưa vào khuếch đại -35 dBm 141
  24. Tín hiệu trước và sau xử lý với mức tín hiệu đưa vào khuếch đại -23 dBm 143
  25. Tín hiệu trước và sau xử lý với mức tín hiệu đưa vào khuếch đại -35 dBm 145